# Explorar el tablero de IA Responsable (RAI) ## Instrucciones En esta lección aprendiste sobre el tablero de RAI, un conjunto de componentes construidos sobre herramientas "de código abierto" para ayudar a los científicos de datos a realizar análisis de errores, exploración de datos, evaluación de equidad, interpretabilidad de modelos, evaluaciones contrafactuales/what-if y análisis causal en sistemas de IA. Para esta tarea, explora algunos de los [notebooks](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks) de muestra del tablero de RAI y reporta tus hallazgos en un documento o presentación. ## Rúbrica | Criterios | Ejemplar | Adecuado | Necesita Mejorar | | --------- | -------- | -------- | ---------------- | | | Se presenta un documento o una presentación en PowerPoint discutiendo los componentes del tablero de RAI, el notebook que se ejecutó y las conclusiones obtenidas al ejecutarlo | Se presenta un documento sin conclusiones | No se presenta ningún documento | **Descargo de responsabilidad**: Este documento ha sido traducido utilizando servicios de traducción automática basados en IA. Si bien nos esforzamos por lograr precisión, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o imprecisiones. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción humana profesional. No nos hacemos responsables de cualquier malentendido o interpretación errónea que surja del uso de esta traducción.